오늘 날 산업현장에서는 현장에서의 생산성 향상과 안전을 강화하기 위한 방법으로 IT기술을 접목한 현장 안전관리 분야가 비약적으로 성장하고 있다. 특히 제조업, 건설업 분야의 산업현장에서 발생하는 안전사고에 대응하기 위해 현장 관리자를 보조하는 IT 기술은 지속적인 분석과 개선이 요구된다. 본 논문에서는 산업현장에 투입되는 근로자의 안전을 위하여 인물 Tracking과 광학문자인식 기법을 활용하여 스마트 현장 안전관리 시스템의 구조와 개선방안을 제시한다.
This paper proposes a new method for the digit recognition on a 7-segment display. The proposed method uses morphological processing that dilates segments of digits and connects them into strokes. The digits are extracted by connected component analysis and finally, template matching method recognizes the extracted digits. The proposed method is implemented using C language in Raspberry Pi 4 system with a camera module for a real-time image processing. Experiments were conducted by using various 7-segment LED displays and 7-segment mono LCD displays. The results show that the proposed method is successful for the digit recognition on the 7-segment displays.
문서를 통해 기록을 남기는 과거의 기록 방식은 현대에 이르러 블로그, 인스타그램 등 다양한 SNS를 활용하는 방식으로 변모하고 있다. SNS의 발달과 대중화는 현대인에게 일반적인 일기 작성 포맷으로 자리 잡고 있다. 증가하는 수요와 디지털 기술 혁신에 대비되는 기존의 수동적인 일기 작성 애플리케이션을 대체하기 위해 본 논문은 DALL-E2와 블록체인을 활용한 일기 작성 및 민팅 애플리케이션 구현을 제안한다. 사용자는 제안하는 애플리케이션을 통해 음성인식, 광학 문자인식을 통한 다양한 일기 작성 방식을 제공받고, 완성된 일기 이미지를 디지털 자산으로서 보존할 수 있다.
세계적으로 고령 인구가 증가함에 따라 시각장애인의 비율 역시 증가하고 있으며, 여전히 안전상에 문제, 안내정보 부족 등 시각장애인이 외부 활동을 하는 데에 있어서 많은 제약이 존재한다. 이를 해결하기 위해 광학 문자 인식(OCR) 기능이 탑재된 스마트 안경 등 스마트 기기에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 전방에 장애물을 인식해 음성으로 정보를 알려주고, 목적지까지 길을 안내해주는 시스템을 제안한다. 딥러닝 객체 인식 모델인 Yolo를 이용하여 계단, 라바 콘과 같은 위험요소를 장애물로 인식하고 음성으로 정보를 전달해주며, 길 찾기 API와 음성인식, TTS 라이브러리를 사용하여 입력한 목적지까지 음성으로 길 안내를 해줌으로써 시각장애인의 외부 활동 범위가 확대되는 효과를 기대할 수 있다.
디스플레이용 유리를 통해 문자나 이미지를 뚜렷하고 빠르게 인식하기 위해서는 유리의 눈부심 현상(glare)을 억제해야 한다. 본 연구 연구에서는 에칭공정을 통해 유리 표면 형상 및 광학 특성 변화를 분석하여 눈부심 현상을 낮추고자 하였다. 에칭 공정은 에칭 용액인 BOE 및 HF의 농도를 변수로 수행하였다. 에칭과정에서 유리 표면에 F 이온이 포함된 화합물이 생성되어 돌기(projection) 형태로 불규칙한 패턴을 형성되었고, 이로 인해 유리의 광학적 특성이 변화되었다; 반사율은 2.5~4.6 %, 탁도는 4.5~6.6 %, 투과율은 77~9 2 %, 그리고 광택도는 82~107 GU 범위. 그 결과 유리의 눈부심 현상을 억제하면서도 다른 광학적 특성의 손실을 최소화하는 에칭 조건을 확보하였다.
기록물은 과거와 현재를 포함하는 시간적 특성, 특정 언어에 제한되지 않는 언어적 특성, 기록물이 갖고 있는 다양한 유형을 복합적으로 갖고 있다. 기록물의 생성, 보존, 활용에 이르는 생애주기에서 텍스트, 영상, 음성으로 구성된 데이터의 처리는 많은 노력과 비용을 수반한다. 기계번역, 문서요약, 개체명 인식, 이미지 인식 등 자연어 처리 분야의 주요 기술은 전자기록과 아날로그 형태의 디지털화에 광범위하게 적용할 수 있다. 특히, 딥러닝 기술이 적용된 한국어 자연어 처리 분야는 다양한 형식의 기록물을 인식하고, 기록관리 메타데이터를 생성하는데 효과적이다. 본 논문은 한국어 자연어 처리를 기술을 소개하고, 기록 관리 분야에서 자연어 처리 기술을 적용하기 위한 고려사항을 논의한다. 기계번역, 광학문자인식과 같은 자연어 처리 기술이 기록물의 디지털 변환에 적용되는 과정은 파이썬 환경에서 구현한 사례로 소개한다. 한편, 자연어 처리 기술의 활용을 위해 기록관리 분야에서 자연어 처리 기술을 적용하기 위한 환경적 요소와 기록물의 디지털화 지침을 개선하기 위한 방안을 제안한다.
HUD는 투시형 정보 전시장치로서 최근에 마이크로 디스플레이와 LED 기술의 발달로 소형화가 이루어져 점차 응용분야를 넓혀가고 있다. 본 논문에서는 마이크로 디스플레이 장치인 DLP를 이용하여 영상 전시영역 5인치 급의 양안 관측용 소형 헤드업 디스플레이(HUD) 광학계를 설계하였다. 소형 경량화된 HUD를 설계하기 위하여 광학계의 각 설계요소를 분석하였고 DLP, 프로젝젼 광학계 및 오목렌즈형 영상결합기의 특성들과 설계방식을 살펴보았다. 각 광학계의 연결구조 분석을 통하여 세부 설계사양을 설정하고 광학계를 상세 설계하였다. 프로젝션 광학계와 오목렌즈형 영상결합기 사이에 백색 확산 반사체를 넣어 접은 형태로 구성하여 광학계를 각각 독립적으로 설계하였다. 투사 영상의 전시거리는 약 2m ~ 무한대 까지 조정이 가능하고 관측거리는 1m로 설정하였다. 해상도는 HD($1,280{\times}720$ 화소) 급으로 1 ~ 2화소 까지 인식이 가능하여 각종 문자, 기호를 판독할 수 있다. 또한, 컬러영상 구현이 가능하여 네비게이션 지도, 주간카메라 영상 및 열상카메라 영상 등을 전시할 수 있다.
다음은 본 논문에서는 딥러닝을 통한 한글 OCR 정확도 향상을 제안한다. OCR은 인쇄되거나 손으로 쓴 문자를 광학적 방법으로 감지 인식하여 디지털로 인코딩하는 프로그램이다. 현재 가장 많이 쓰이는 tesseract OCR의 경우, 영문 인식의 정확도가 높다. 하지만 한글은 복잡한 구조에 비해 학습 데이터가 적어 정확도가 떨어진다. 따라서 이 연구에서는 이미지 프로세싱을 통해 원하는 이미지에서 글자 영역을 추출하고, 이를 학습 데이터로 활용한 딥러닝으로 한글 OCR의 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다. 기존 영문과 숫자 및 몇 가지 언어에만 국한되어 발전해왔던 OCR을 다양한 언어에도 응용할 수 있을 것으로 기대된다.
현재 우편집중국에서는 우편불 자동처리를 위하여 광학문자판독기예 의하여 우편물의 우편번호 인식하고, 인식된 우편번 호에 의하여 형광바코드를 인쇄한다 그리고 이 형광바코드를 판독하여 우편물을 자동구분 처리하고 었다. 이 자동구분처리 과정에서 오류우편툴 중에서 대부분은 우편주소를 기반으로 하는 우편번호와 기재와 특정 글꼴 및 흘립체로 기재된 우편변 호의 인식율 저하, 인쇄 품질의 저하에 따른 판독 불능 등이 주요한 원인이다 이러한 문제점을 해결하기 위해 고객 바코드 인쇄 제도를 도입하고 정확한 우편주소에 의한 우편번호를 사용할 수 있도록 지원하여, 우편물 자동처리 향상을 위한 노력 이 요구되고 있다. 본 논문에서는 우편물 주소를 이용한 우편번호 검출, 우편번호 변경시 우편번호 관리, 고객바코드 인쇄 동을 지원할 수 있는 고객 바코드 지원 시스템을 개발한 것이다. 이 고객 바코드 지원 시스템을 우편 이용자들에게 배포하여 사용할 수 있 도록 함으로써 우편물 자동처리 촉진을 도모하기 위해 개발한 시스템이다.
급격한 인구 고령화 및 식습관의 변화로 만성질환과 디지털 헬스케어에 대한 관심이 증가하고 있다. 2020년 노인실태조사에 따르면 우리나라 65세 이상 인구 중 84%가 한 가지 이상의 만성질환을 앓고 있으며, 고령층이 복용하는 약물의 종류 및 복용 기간도 증가하고 있다. 만성질환자의 순응을 높이는 관리는 합병증의 발병을 예방하여 심각한 질환으로 이어지는 것을 방지할 수 있기 때문에 약 복용에 대한 습관이 매우 중요하다. 본 논문에서는 OCR 기술을 활용한 복약 정보 검색 시스템을 제안한다. Google Cloud Vision API를 활용하여 의약품명을 검출 및 인식하고, 인식된 의약품명을 DB에서 검색하여 사용자에게 복약 정보 및 복약 일정 관리서비스를 제공한다. 복약 정보 검색을 통해 올바른 의약품 정보를 제공함으로써 복약 방법과 습관에 변화를 줄 수 있다. 또한, OCR 기술을 통해 직접 입력에 따른 불편을 제거하여 사용자에게 정보를 신속하게 전달함으로써 편의가 증진될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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